Le innovazioni tecnologiche, applicate al settore agricolo, hanno introdotto una rete di sistemi intelligenti utili per raccogliere dati, creare mappature dettagliate dei terreni e allertare gli agricoltori circa la possibile manifestazione di malattie e parassiti a danno delle proprie colture.
Le reti neurali, una delle tecniche di apprendimento della macchine, vanno inserite in questo contesto innovativo. Le macchine, attraverso software installati, raccolgono informazioni e prendono decisioni intelligenti considerando anche dati storici.
L’apprendimento automatico delle macchine, con la metodologia delle reti neurali, facilita la gestione di conoscenze, informazioni e risorse. Ulteriori vantaggi sono dati dalla riduzione dei tempi di progettazione dello sviluppo e dall’ottimizzazione della conduzione dei propri terreni con un continuo monitoraggio. Queste applicazioni portano ad una riduzione dei costi e a un notevole incremento dell’efficienza della propria azienda agricola.
Le reti neurali sono riconducibili a sistemi di equazioni matematiche interconnesse secondo un principio inspirato ai processi altamente interattivi del cervello umano. Sono in grado di riconoscere schemi, utilizzare dati e, soprattutto, apprendere per esempi.
Le reti neurali trovano la loro applicazione in diverse attività agricole: una di queste è la viticoltura di precisione. Le analisi di molteplici criteri basate su metodologie GIS raster e Fuzzy Logic permettono di ottenere una mappatura del vigneto dettagliata (con i parametri interessati). Le mappature sono utili per la costruzione di modelli previsionali che individuano soluzioni specifiche per le esigenze di singole aziende.
Il sistema satellitare di geolocalizzazione consente di non porre il concime in tutto il vigneto nella stessa quantità, ma di dosarlo zona per zona a seconda dei bisogni specifici (ci sono anche casi in cui il trattamento non è necessario).
Un ulteriore sistema per la creazione di mappe, più veloce e preciso di quello satellitare, è l’utilizzo di droni che sfruttano le fotocamere ad infrarossi oppure il puntatore laser.
Con questi metodi la viticoltura massimizza l’interazione tra suolo, vite e clima nella prospettiva della qualità enologica e della sostenibilità.
Questi tecnologie possono essere applicate anche in altre attività agricole, come la costruzione di un modello empirico a reti neurali capace di stimare la resa del grano a fine raccolta (considerando i fattori t/h).
Per permettere alla rete neurale di effettuare queste stime è adottato l’apprendimento supervisionato. Alla rete neurale sono mostrati degli esempi di dati storici come quelli della resa giornaliera e quelli climatici dalla data di semina del grano alla data di raccolta (es. Temperatura massima, minima, media, umidità, pioggia, radiazione solare, vento).
Rimanendo sempre nel settore agricolo, con un drone, grazie ai suoi sensori, si possono rilevare dei dati di interesse e addestrare una rete neurale per predire l’avanzamento di agenti patogeni che potrebbero danneggiare la pianta.
Con queste innovazioni tecnologiche applicate al settore agricolo si possono migliorare le performance aziendali sia dal punto di vista economico, qualitativo che della sostenibilità.
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